시장 분석 및 조사 전문기업 Gartner는 매년 향후 3~5년간 주요 기술로 떠오를 전략 기술을 담은 트렌드 보고서를 발표하는데요. 이 보고서는 매년 큰 이슈가 됩니다.
2022년 ‘Gartner의 2022년 IT 전략 기술 트렌드’ 보고서에서는 크게 신뢰 구축, 변화 형성, 성장 가속이란 3가지 주제로 총 12가지의 트렌드를 제시합니다.
작년에 비해 올해는 위기상황 대처 보다는 기업 성장에 방점을 찍은 것이 눈에 띄는데요, 하나씩 살펴볼까요?
① 제너레이티브 AI (Generative Artificial Intelligence)
제너레이티브 AI는 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 인공지능 프로그램입니다.
2021년 초 OpenAI에서 공개한 DALL-E가 좋은 예시인데요, 이 DALL-E는 120억의 매개 변수의 텍스트-이미지 쌍의 데이터 세트를 훈련해 텍스트에서 이미지를 생성하도록 훈련되었다고 해요. ‘아보카도 모양의 안락의자’ 이미지를 생성해달라고 요구했을 때 아래와 같은 이미지가 도출됩니다.
‘개를 산책시키는 핑크색 치마 입은 작은 무’ 라고 다소 무리한 요구를 해도 여러가지 버전의 그림을 만들어내죠
이런 제너레이티브 AI는 현재도 많이 활용되고 있어요. AI 작곡 서비스, 블로그나 SNS용 카피 작성 AI 서비스가 출시된지는 이미 오래 되었습니다.
영국 FCA에선 500만 개의 실제 결제 자료를 기반으로, 새로운 가상 결제 명세를 생성해 부정행위 적발 연구에 사용하기도 했고요.
앞으로 활용 방법은 무궁무진할거에요. 다만 악의적인 딥페이크 영상 등 나쁜 쪽으로 활용될 가능성도 많은 것이 단점입니다.
가트너는 2025년까지 인공지능이 만든 데이터가 자치하는 비율이 10% 정도 될 것으로 예측했습니다. (현재는 1% 미만)
② 오토노믹 시스템 (Autonomic Systems)
오토노믹 시스템은 주위 환경에 맞춰 스스로 관리하는 시스템입니다.
외부에서 소프트웨어 업데이트를 해주지 않아도 자체 알고리즘을 이용해 바뀐 환경에 빠르게 적응할 수 있어요.
예로, 이동통신 기지국은 AI를 이용해 상황에 따라 안테나 방향, 각도를 조절하고 태양광 모듈은 AI가 태양 위치를 추적해 움직입니다.
현재 가장 많이 쓰이는 분야는 보안 환경이지만 앞으로는 작업용 로봇과 같은 물리 시스템에도 적용될 가능성이 아주 커요.
③ 통합 경험 (Total experience, TX)
통합 경험 (Total eXperience, TX)은 다중 경험(MX, Multi-eXperience), 고객 경험(CX, Customer-eXperience),
직원 경험(EX, Employee eXperience), 사용자 경험(UX, User eXperience)을 모두 통합한 것을 의미합니다.
기술부터 직원, 고객, 사용자에 이르기까지 모든 요소가 교차하는 전반적인 경험을 개선하는 것이 통합 경험의 목표이죠.
고객이 앱으로 사전 예약 후 매장에 일정 거리 내에 접근했을 때, 체크인 절차를 안내함과 동시에 안전 수칙 정보를 제공하는 등이 통합 경험이라고 할 수 있습니다.
직원이 고객과 대면할 필요 없이 태블릿을 이용해 매장을 둘러보고 고객에게 가이드를 제공하는 것도 한 예라고 할 수 있죠.
국내의 성공적인 통합 경험 예시는 숙박예약서비스 ‘야놀자’의 키오스크입니다.
야놀자는 코로나19 이전부터 예약 고객의 체크인 사용 여정을 줄이기 위해 키오스크를 도입했고, 코로나19 이후 키오스크 사용률이 33% 이상 증가했다고 해요.
④ 분산형 엔터프라이즈 (Distributed Enterprise)
원격, 하이브리드 근무 형태가 일반적으로 활용되면서, 많은 회사가 다양한 장소에서 일하는 인재로 구성된 분산형 기업으로 바뀌고 있습니다.
이런 변화에서는 원격 작업이 가능하도록 하는 기술과 서비스가 필요하겠죠.
가상 드레스룸이나 가상 메이크업, 메타버스 크리스마스 마켓 등이 좋은 예로 볼 수 있어요.
디지털 우선주의 정책 (Digital First Policy)으로 내 · 외부 조직을 연결하고 지원해야 비즈니스가 성장할 수 있다고 합니다.
⑤ 컴포저블 애플리케이션 (Composable Applications)
컴포저블 애플리케이션은 비즈니스 중심의 모듈식 컴포넌트로 구성되어 있는 어플리케이션을 뜻합니다.
컴포저블 애플리케이션의 코드는 각 비즈니스에 맞춰 재사용이 가능한 구조로 되어 있기 때문에,
기존 모듈을 재활용하여 서비스의 시장 출시를 신속하게 하여 TTM(Time To Market)을 이룰 수 있어요.
필요에 따라 확장할 수도 있고, 모듈형으로 쉽게 기능을 바꿀 수 있는 차세대 앱이기 때문에 새로운 앱을 개발할 필요 없이,
그때그때 애플리케이션을 신속하게 수정해 환경에 대응할 수 있답니다.
가트너에 따르면 2024년까지 새로운 SaaS 및 맞춤형 애플리케이션을 위한 디자인 만트라(Mantra)*는 “구성 가능한 API 우선 또는 API 전용” 이 될 것이라고 합니다.
*Mantra : 자주 반복되고 특정한 강한 신념을 표현하는 단어 또는 구
⑥ 의사결정 인텔리전스 (Decision Intelligence)
의사결정 인텔리전스는 상황에 따라 스스로 일을 결정해 처리함으로써 결정을 돕는 인공지능입니다.
의사결정 인텔리전스는 프레임워크를 통해 의사결정을 모델링 하여 조직의 의사결정을 개선하고
이에 대한 학습 및 피드백을 기반으로 결정을 지속적으로 관리, 평가 및 개선할 수 있어요.
의사결정 인텔리전스는 다르게 보면 데이터 기반 결정 과정이기도 합니다. 가트너는 앞으로 2년 안에, 대기업의 1/3 이상이 의사결정 지능을 활용할 것이라고 예상했어요
⑦ 하이퍼 오토메이션 (Hyperautomation)
하이퍼 오토메이션(초자동화)은 가능한 많은 비즈니스 및 IT프로세스를 식별, 검증 및 자동화하는 비즈니스 중심 접근 방식입니다.
초자동화를 위해서는 RPA, 로우 코드 플랫폼 및 프로세스 마이닝 도구를 비롯한 여러 기술 도구 및 플랫폼의 오케스트레이션 된 사용이 필요해요.
하이퍼 오토메이션을 통해 업무 품질을 향상하고, 디지털 사업을 빠르게 진행할 수 있으며, 의사결정으로 민첩하게 만들 수 있습니다.
⑧ 인공지능 엔지니어링 (AI Engineering)
인공지능 엔지니어링은 AI 시스템을 설계, 구축, 테스트, 배포, 운영, 발전시키는 방법에 대한 프로세스이자 도구입니다.
데이터, AI 모델, 애플리케이션의 업데이트를 자동화해 AI 솔루션의 가치를 지속해서 높이는 기술이라고 볼 수 있죠
가트너에 따르면, 2025년까지 AI 엔지니어링 모범 사례를 수립한 기업의 10%는 그렇지 않은 기업 90%보다 AI 노력을 통해 최소 3배 더 많은 가치를 창출할 것이라고 합니다.
⑨ 데이터 패브릭 (Data Fabric)
데이터 패브릭은 분산 데이터에 대한 액세스를 최적화하고 데이터 소비자에게 셀프 서비스 제공을 위해
지능적으로 큐레이션 및 오케스트레이션 할 수 있는 데이터 관리 아키텍처입니다.
그러니까, 사용자 전반에 걸쳐 모든 데이터를 하나의 확장 가능한 플랫폼으로 통합시킨 다음,
모든 곳에서 이 데이터를 모니터링하고 관리할 수 있게 해준다는 것이죠. 특히 데이터 활용성을 개선하고, 관리 작업을 최대 70%까지 절감할 수 있다는 장점이 있어요.
⑩ 사이버보안 메시 (Cybersecurity Mesh)
원격 근무가 보편화된 환경에서 중요한 것 중 하나는 보안입니다. 이때 사이버보안 메시가 보안 문제의 해답이 될 수 있는데요.
이용자나 신원을 중심으로 보안 경계를 정의해, 독립된 환경과 분산 컴퓨팅 환경에서도 회사 보유 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 해줍니다.
오늘날, 디지털 비즈니스 자산은 많은 클라우드와 데이터 센터에 분산되어 있습니다.
즉, 물리적 보안이 외부에 존재하는 것이죠. 사이버보안 메시 아키텍처(CSMA)*는 이런 환경에서 통합 보안 구조를 제공하고, 디지털 자산을 안전하게 보호합니다.
가트너는 2024년까지 CSMA를 사용하는 조직은 개별 보안 사고로 인한 재무 영향을 평균 90% 줄일 수 있다고 보고 있습니다.
*사이버보안 메시 아키텍처(CSMA) : 통합된 보안 태세를 갖추기 위해 개별 보안 제품 간의 상호운용성을 지원하는 아키텍처 접근방식이다.
공통 인터페이스와 API가 있는 통합 도구를 보안 프로세스와 중앙 집중형 관리, 애널리틱스, 기업 전반의 인텔리전스에 제공하는 방식
⑪ 개인정보 강화 컴퓨팅 (Privacy-Enhancing Computation, PEC)
개인으로부터 산출되는 데이터의 활용과 보호를 위해서는 개인정보 강화 컴퓨팅(PEC)를 적극 추천해요.
PEC 기술은 소프트웨어와 하드웨어 기반에서 개인정보를 손상시키지 않고, 공유, 분석, 풀링 할 수 있도록 민감 데이터를 암호화하고 분할 또는 사전 처리할 수 있는 기술이에요.
PEC(Privacy-Enhancing Computation) 접근 방식을 사용하면 생태계 전반에서 데이터를 공유하여 가치를 창출하는 동시에 개인 정보를 보호할 수 있답니다.
가트너에 따르면 2025년까지 대기업의 60%가 분석, 비즈니스 인텔리전스 또는 클라우드 컴퓨팅에서 하나 이상의 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 기술을 사용할 것이라고 합니다.
⑫ 클라우드 네이티브 플랫폼 (Cloud-Native Platforms, CNPs)
클라우드 네이티브 플랫폼은 클라우드 컴퓨팅의 핵심인 탄력성과 확장성을 활용하여 가치 실현 시간을 단축하고, 인프라에 대한 중속성을 줄여 애플리케이션 기능에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있어요.
가트너는 클라우드 컴퓨팅이 가진 힘을 제대로 쓰고, 고객에게 좋은 서비스를 제공하기 위해서는 클라우드 네이티브 플랫폼으로 가야 한다고 말합니다.
클라우드 네이티브 플랫폼은 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기능을 사용해 보다 확장되고 탄력성이 높은 플랫폼 서비스와 인프라를 제공할 수 있습니다.
기존 애플리케이션을 조정하는 것이 아니라, 처음부터 클라우드 기반으로 태어난 기술과 제품을 쓰기 때문이죠.
가트너에 따르면 2025년까지 클라우드 네이티브 플랫폼은 현재(2021년 기준) 40% 미만에 불과하지만, 새로운 디지털 이니셔티브의 95% 이상이 클라우드 네이티브 플랫폼을 기반으로 할 것이라고 예측하고 있어요
Gartner는 이러한 12가지 기술 트렌드가 향후 3~5년 동안 디지털 비즈니스 및 혁신의 원동력이 될 것으로 예상합니다.
.png)
